甚至图像处理中二维傅里叶变换的分离性有什么实际意义

我似乎记得听老师说过,傅里叶变换的形式可以有多种,只要正变换和逆变换前面的系数乘起来等于1/2π．我估计那软件用的是,两个变换前面的系数都是1/(√(2π))．我书上的形式,就是两个变换的系数都是根号

已知函数g(x,y)的傅里叶变换为G(fx,fy)1：FF^(-1){g(x,y)=F好多数学符号都打不出来你留下邮箱,我发给你.购物前可以先来看看,

冈萨雷斯版里面的解释非常形象：一个恰当的比喻是将傅里叶变换比作一个玻璃棱镜.棱镜是可以将光分解为不同颜色的物理仪器,每个成分的颜色由波长（或频率）来决定.傅里叶变换可以看作是数学上的棱镜,将函数基于频

连续信号为s(t),离散信号在时域上是s(t)与周期冲击信号的乘积傅里叶变换是由时域到频率的变换根据性质可以知道,时域的乘积在频域的卷积,s(t)的傅里叶变换假设是S(f),冲击函数的傅里叶变换仍然是

ROIRegionOfInterest的缩写,图像处理中的术语“感兴趣区”.就是在要处理的图像中提取出的要处理的区域.

膨胀是形态学处理的一个运算子对于二值图像,膨胀意味着,用结构元素在图像上移动,只要结构元素中有一个点与图像中的点是重叠的就可以了,膨胀的结果是结构元素中心点划过的区域的内部.所以图像的边缘就被扩大了.

横纵方向上的频率

functionF=myDFT(f)[M,N]=size(f);Ur=0:M-1;Uc=0:M-1;WM=exp(-2i*pi/M);U=WM.^(Ur'*Uc)/sqrt(M);Vr=0:N-1;V

采样不需要dsp去采,外面的时钟会触发AD进行采样,如果采样速度高,则先存储到fifo,fifo半满后,通知dsp读取fifo一半容量的数据,dsp对这些数据处理后再输出的输出fifo.fft变换后的

1.模拟信号的频率：我们这样理解,模拟频率越大,信号变化越快.我们拿构成模拟信号的频率分量来说吧,比如cos(Ωt).2.数字信号是对模拟信号[等间隔]抽样得到的,即cos(ΩTn)=cos(wn),

小波变换的优点：　　(1)小波分解可以覆盖整个频域(提供了一个数学上完备的描述)　　(2)小波变换通过选取合适的滤波器,可以极大的减小或去除所提取得不同特征之间的相关性　　(3)小波变换具有“变焦”特

傅立叶变换是从傅里叶级数推导出来的.科学家傅里叶发现,任何周期信号（周期函数）都可以用正弦函数和余弦函数构成的无穷级数来表示,后世称为傅里叶级数.对于非周期信号,可以看成周期为无穷大的周期信号,但根据

我是图像处理与模式识别专业的硕士,我帮你编吧怎么联系到你?

书上的图啥样?让我看看

I=imread('xxx');J=im2double(rgb2gray(I));%如果I已经是灰度图就去掉rgb2grayFJ=fftshift(fft2(J));magFJ=log(abs(FJ)

图像的细节对应的是高频部分,轮廓对应的是图像的低频部分,所以要留下轮廓的话应该去掉高频,结果是图像被模糊了.主要就是使用一个频域滤波器滤除高频部分,对应的是图像处理知识中的频域滤波部分,建议搜一些相关

灰度缓慢变化的区域通常比较大,如果某直线从灰度为32变化到36的象素点超过1000个这个直线所在区域就很大了；相反灰度剧烈变化的区域通常比较小,比如对1024X1204的图像,如果某直线从灰度为16变

这么来理什么是高频?高频就是频率变化快.图像中什么时候灰度变化快?就是相邻区域之间灰度相差很大,这就是变化得快.图像中,一个影像与背景的边缘部位,通常会有明显的差别,也就是说变化那条边线那里,灰度变化

在网上找的,还是比较清楚的说明了傅里叶变换在图像中的意义：在频域中,频率越大说明原始信号变化速度越快；频率越小说明原始信号越平缓.当频率为0时,表示直流信号,没有变化.因此,频率的大小反应了信号的变化